每日OJ题_牛客_NC51合并k个已排序的链表_C++_Java

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牛客_NC51合并k个已排序的链表

题目解析

C++代码

Java代码

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牛客_NC51合并k个已排序的链表

合并k个已排序的链表_牛客题霸_牛客网

描述：

合并 k 个升序的链表并将结果作为一个升序的链表返回其头节点。

数据范围：节点总数 0≤n≤5000，每个节点的val满足 ∣val∣<=1000

要求：时间复杂度 O(nlogn)

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题目解析

        如果是两个有序链表合并，我们可能会利用归并排序合并阶段的思想：准备双指针分别放在两个链表头，每次取出较小的一个元素加入新的大链表，将其指针后移，继续比较，这样我们出去的都是最小的元素，自然就完成了排序。

        其实这道题我们也可以两两比较，只要遍历链表数组，取出开头的两个链表，按照上述思路合并，然后新链表再与后一个继续合并，如此循环，知道全部合并完成。但是，这样太浪费时间了。既然都是归并排序的思想了，那可不可以直接归并的分治来做，而不是顺序遍历合并链表呢？答案是可以的！

        如果非要按照归并排序的合并思路，双指针不够用，我们可以直接准备kk个指针，每次比较得出kk个数字中的最小值。为了快速比较k个数字得到最小值，可以利用Java提供的PriorityQueue或者C++SLT提供的优先队列实现，它是一种参照堆排序的容器，容器中的元素是有序的，如果是小顶堆，顶部元素就是最小的，每次可以直接取出最小的元素。也就是说每次该容器中有k个元素，我们可以直接拿出最小的元素，再插入下一个元素，相当于每次都是链表的k个指针在比较大小，只移动最小元素的指针。

C++代码

class Solution {
    struct cmp
    {
        bool operator()(ListNode* l1, ListNode* l2)
        {
            return l1->val > l2->val;
        }
    };
  public:
    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        priority_queue<ListNode*, vector<ListNode*>, cmp> heap; // ⼩根堆
        for (auto head : lists)
        {
            if (head != nullptr)
                heap.push(head);
        }
        ListNode* ret = new ListNode(0);
        ListNode* prev = ret;
        while (heap.size())
        {
            ListNode* t = heap.top();
            heap.pop();
            prev = prev->next = t;
            if (t->next != nullptr)
            {
                heap.push(t->next);
            }
        }

        ListNode* tmp = ret->next;
        free(ret);
        return tmp;
    }
};

Java代码

import java.util.*;
/*
 * public class ListNode {
 * int val;
 * ListNode next = null;
 * public ListNode(int val) {
 * this.val = val;
 * }
 * }
 */
public class Solution
{
    public ListNode mergeKLists (ArrayList<ListNode> lists) 
    {
        PriorityQueue<ListNode> heap = new PriorityQueue<>((l1, l2) -> {
            return l1.val - l2.val;
        });
        for(int i = 0; i < lists.size(); i++)
        {
            if(lists.get(i) != null)
            {
                heap.offer(lists.get(i));
            }
        }
        ListNode ret = new ListNode(0);
        ListNode prev = ret;
        while(!heap.isEmpty())
        {
            ListNode t = heap.poll();
            prev = prev.next = t;
            if(t.next != null)
            {
                heap.offer(t.next);
            }
        }
        return ret.next;
    }
}